2016, Vol.36
②. 中国气象局气象干部培训学院, 北京 100081;
③. 中国科学院地质与地球物理研究所, 中国科学院新生代地质与环境重点实验室, 北京 100029)
青藏高原及其周边地区对东亚及全球气候变化具有重要影响，是气候变化研究的热点地区[1～3]。然而，该地区气象站点分布稀疏且覆盖时段较短，需要进行更多气候重建研究，以获取表征不同区域过去气候变化的基础数据[4～7]，揭示历史时期气候变化规律，为理解现代气候变化的自然背景、预估未来气候变化趋势提供参考。
青藏高原东部从南到北分布着横断山脉、巴颜喀拉山、阿尼玛卿山、祁连山等一系列山脉，保存了大量天然针叶林，为树轮气候学研究提供了良好的材料。已有学者在此区域进行了多项树轮气候重建工作[8～13]，为历史时期气候变化研究及江河源区生态保护提供了重要的数据支撑[14～19]。但与此同时，研究区气候变化的复杂性也逐渐显现，仅在江河源区及周边地区树木生长对气候的响应方式就随地域而不同，如阿尼玛卿山北麓及其以北的部分地区树木生长与黄河年径流变化一致[8]，川西高原北部壤塘以西地区响应夏季气温状况[20]，川西高原中南部雅江及周边区域树木生长与冬季气温变化较为一致[21]，而横断山区稻城以西地区树木生长受水分条件限制[22]。因此，选择青藏高原及其周边地区树轮样本丰富的区域进行更多重建工作，在揭示不同地区不同时间尺度气候变化的规律方面，具有重要的科学意义[2, 23]。
巴颜喀拉山脉是长江和黄河上游的分水岭，其生态环境与气候背景对下游地区乃至全国的生态安全具有重要影响；同时巴颜喀拉山地处青藏高原东缘，是青藏高寒气候区向东部亚热带季风气候区过渡的地带，对全球气候变化响应敏感。但对于巴颜喀拉山脉历史时期气候的重建研究较少，限制了对该地区气候变化规律的认识。本文利用巴颜喀拉山东端青海云杉(Picea crassifolia)树轮样芯建立了宽度年表，在分析树木生长与气候因子响应关系的基础上，进行了气候要素的重建，并借助集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition，简称EEMD)方法讨论了该地区夏季气温不同时间尺度变化的可能影响因素，以期为青藏高原气候与环境变化研究及江河源区流域生态保护提供参考。
2 数据与方法 2.1 研究区概况巴颜喀拉山东端位于青海、甘肃、四川三省交界处( 图 1)，是黄河和长江上游的分水岭，山高谷深，垂向局地气候特征分异明显。研究区属高原亚寒带湿润气候，7月平均气温6～12℃，1月平均气温-7～-18℃，年平均气温2～5℃[24, 25]。研究区域以山地地形为主，自东南向西北逐渐升高，平均海拔5000～6000m。这种南北地形梯度有利于携带大量水汽的西南气流在此抬升，故该区域也是青藏高原东部降水量较大的地区，年降水量约500～700mm[24]。
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图 1 采样点及周边气象站点分布图 Fig. 1 Map showing the sampling site and the surrounding meteorological stations |
研究区有较大面积的天然林，采样点(YBG)为林场核心区，树木生长受人类活动影响小。样点群落结构简单，草本层低矮，生活力弱，灌木仅零星分布，无层间植物，属于理想的树木年轮采样地点。
2.2 树轮年表建立采样区植被覆盖良好，郁闭度较高，能较好代表林区的植被状况。采样区YBG位于32°37′N，101°34′E，采样中心点海拔高度为3553m，坡向为西北坡，坡度在15°～20°。树种是青海云杉(Picea crassifolia)，样品均为生长锥钻取的树芯，共29棵树，57根样芯。
按照通用树轮样芯处理规范对所采集的样芯进行处理[26, 27]。首先对树轮样芯进行阴干、固定、打磨，然后用精度为0.01mm的LINTAB树轮宽度测量系统进行轮宽测量，之后进行折线图、骨架图定年，过程中剔除了存在明显生长异常的样芯。通过COFECHA程序[28]进行定年质量控制。利用ARSTAN软件对测量序列进行交互去趋势[29]，生长曲线拟合中优先使用负指数曲线与斜率为负的直线，二者不能拟合的使用三次样条曲线，去趋势后的序列利用双权重平均法合成年表，年表长度为486年，具体年表信息如表 1所示。
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表 1 年表统计特征与共同区间分析结果 Table 1 Statistical characteristics of chronology and its analysis results over a common period |
本文选择标准化树轮年表(Standard Chronology)进行分析，年表共同区间第一主成分方差解释量为25.30 ％，其余主分量的方差解释量都远小于这一数值，说明树芯整体是以第一主成分指示的共同变化为主。以子样本信号强度(Subsample Signal Strength，简称SSS)大于0.85的时段(1637～2012年，共376年)作为年表的可靠时段进行后续分析，如图 2所示。
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图 2 标准化年表及其对应的样本量 Fig. 2 The standard chronology of YBG and its sample size |
采样点附近有6个气象站点，分别为采样点西部的久治、班玛、色达站，北部的阿坝站，以及东部的红原和马尔康站( 图 1)，其中距离最近的阿坝站气象记录不足40年且时间不连续，而马尔康站的海拔(2664m)远低于采样点海拔(3553m)，且距离采样点较远，因此后续分析中舍弃这两个站点。据此本文选出空间距离最近、海拔相差不大的4个站点(久治、班玛、色达和红原)用于树轮气候响应及重建工作。气象数据来自中国气象科学数据共享服务网(http：//cdc.nmic.cn/home.do)，详细站点信息见表 2。
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表 2 4个气象站点信息 Table 2 Information of the four meteorological stations |
图 3给出了4个站点的多年月平均气温和月总降水量月平均分布图。由图 3可以看出，4个站点海拔相差不大、水热变化幅度相近且多年温湿分布型基本一致。对同一区域的气象数据进行算术平均可以削弱各站点局地特征而强化区域平均特征，因此本文以4个站点共同时段的平均值代表区域气候平均状况，用于树轮宽度年表的气候响应分析。由于班玛站起始记录时间为1960年，但1962年至1965年间存在记录缺失，为保证校准数据连续，最终截取时段是4个站点的共同时段(1966～2012年)，共47年。
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图 3 4个气象站多年月平均气温和降水量 Fig. 3 Monthly mean temperature and total precipitation of the four meteorological stations |
利用传统简单线性相关方法，寻找研究区树木生长的主要限制因子，作为重建目标。利用线性回归方法进行气候重建。选用独立检验段计算常用统计量，解释方差(r2)、误差缩减量(RE)、有效系数(CE)和均方根误差(RMSE)来衡量重建的精度[30, 31]。
选用EEMD方法进行重建结果的多尺度信号分解，进而探讨研究区不同时间尺度温度变化可能的影响因素。原始经验模态分解(Empirical Mode Decomposition，简称EMD)方法是利用包络线获得一系列表征信号特征时间尺度的固有模态函数(Intrinsic Mode Function，简称IMF)，从而实现对信号的自适应多尺度分解[32, 33]，但原有EMD分解存在尺度混合问题。EEMD通过引入白噪声集合平均的方法，克服了原有EMD分解的尺度混合问题[34, 35]，被广泛应用于气候研究[36～40]。最近，EEMD方法也被用于去除树轮宽度生长趋势[41]、改进年表建立方法[42]以及优化树轮气候转换函数等[23]，有效排除了树轮重建中非气候因素的干扰，提高了重建结果低频信号的表征能力。
3 结果与讨论 3.1 年表气候响应分析按照年表与器测数据的相关性寻找研究区树木生长的限制因子，如图 4所示。结果显示研究区树木生长与各月气温均为正相关。在各组相关系数中，年表与前一年9月、11月、12月和当年6月、7月、8月平均气温的相关系数超过了99 ％置信水平。其中，与前一年9月的显著相关可能对应于当年树木生长对前期养分积累的依赖，其光合作用产物可能作用于增加当年木质部细胞壁厚度和储备下一年生长季初期的养分；前一年11月、12月的显著相关可能是由于低温可能会造成针叶树种叶片和根系冻伤，较高的冬季温度可能有利于保证来年生长季初期树木正常的代谢活动[21, 43]，进而有利于增加树轮宽度；当年夏季气温多年平均值在10℃左右，处在活动积温阈值附近，夏季气温升高实际上是减弱了低温对生长季形成层细胞分裂速率与叶片光合作用效率的限制[44～46]，进而表现出与树木年轮宽度生长呈正相关。气温数据的月份组合与年表的相关分析也表明，夏季(6月、7月和8月)平均气温与年表的相关系数最大。
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图 4 标准化年表与器测各月降水量及平均气温的相关分析 Fig. 4 Correlative analysis between the standard chronology and the observed monthly total precipitation and mean temperature |
从年表与降水量的相关关系( 图 4)来看，采样点内树木生长与降水量的相关性普遍低于99 ％置信水平；仅当年9月降水量与年表的相关系数达到显著性检验标准，与年表显著负相关；但9月是研究区树木生长季末期，当年的年轮已基本停止生长；从树木生理角度来说，9月降水量不可能对年轮宽度形成显著影响。因此，虽然当年9月降水量与树轮宽度年表相关性通过了显著性检验，但并不能依据统计关系而确定因果关系。
注意到气温序列与年表序列存在一致的低频趋势，可能影响相关系数的可靠性。本文进一步计算了一阶差相关系数，发现夏季(6月、7月和8月)气温与年表的一阶差相关系数明显高于其他月份，相关系数分别为0.43(p < 0.01)、0.69(p < 0.01)和0.28(p=0.06)，说明夏季气温在高频上与年表仍然存在较好的相关性，支持前述夏季气温限制树木生长的结果。
综上，尽管前一年部分月份与树轮年表也显著相关，但通常认为季节或全年气候变化对树轮宽度的生长具有明确的生理意义，而单独月份气候与树轮宽度的相关性可能更趋于统计意义[9]。因此认为研究区树木生长的主要限制因子是夏季气温。
3.2 夏季气温重建基于树木生长与气候因子的相关分析，本文选取夏季(6月、7月和8月)平均气温进行重建。4个气象站点平均夏季气温与标准化年表相关系数达到0.59(p < 0.001)，具备重建的条件。
将夏季平均气温与年表进行一元回归，所得回归方程如下：
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其中，y为重建的4个站点夏季平均气温，x为研究区树轮标准化年表序列。
重建序列的检验结果如表 3所示，误差缩减量和有效系数均大于零，说明重建结果通过了统计检验；但重建序列对于器测气温的方差解释量仅为34 ％，说明重建序列只能代表器测气温的部分变化特征。
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表 3 重建方程检验结果 Table 3 Verification results of the reconstructed equation |
从器测气温与重建气温对比( 图 5a)可以看出，重建序列的变化幅度比实测小，实测气温的几个局部极值点也未能在重建结果中体现。可能原因是尽管该地区树轮宽度变化是受夏季气温主控的，但其解释方差并不高，说明样点内树木生长的立地条件等的差异可能对树轮宽度也起到一定的影响作用。整体来看，重建结果与器测序列的一阶差相关系数为0.65(p < 0.001)，说明两者的高频变化一致性较好。在低频上，重建气温也能够反映出器测气温的持续升温趋势。
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图 5 器测气温(实线)与重建气温(虚线)对比图(a)和重建的研究区夏季气温序列(粗线为11年滑动平均值)(b) Fig. 5 (a)Comparison between the observed temperature (solid line) and reconstructed temperature (dash line) during the common period; (b)Reconstructed summer temperature (fine line) with the corresponding 11-year running means (thick line) |
巴颜喀拉山东端过去376年来夏季气温重建结果如图 5b所示，细线是年分辨率的重建结果，粗线是11年的滑动平均值。从图 5b可以看出，过去376年巴颜喀拉山东端夏季温度存在明显的年代际变化特征。重建时段中最高温出现在19世纪末而非近30年，这种现象在青藏高原西南部亦有报道[47]。
根据累积距平(距平均值用年表可靠时段数据计算，图略)转折点，本文将重建序列冷暖期划分如下：1724～1789年、1864～1994年为冷期；1637～1723年、1790～1863年和1995～2012年为暖期。
3.3 与研究区周边树轮年表的对比为探究本文重建结果的区域代表性，将本文建立的年表与周边前人研究结果进行对比(如图 6，数据来自世界古气候数据中心：https：//www.ncdc.noaa.gov/及数据原作者的共享)，各年表均响应温度变化。对比发现，各年表间整体一致性较好，各序列与本文年表的相关系数在0.23～0.32之间，均通过了0.01水平的信度检验。分4个特征时段具体对比如下：1700年前后( 图 6，P1阶段)本文重建序列显示研究区发生了显著降温，此次降温在雀儿山[48, 49]与昌都年表[48, 50]中均有体现，Wang等[51]重建的青藏高原东部温度序列中该时期发生了迅速、显著的短暂降温过程，重建的川西高原北部7～8月平均气温[20]中也记录了这次降温事件，并认为其可能与17世纪末日本两座火山爆发有关[52, 53]。18世纪六、七十年代( 图 6，P2阶段)的降温在研究区及周边地区普遍存在，除雀儿山年表记录的降温[48, 49]不太显著外，昌都[48, 50]以及重建的青藏高原东部[51]的温度序列均出现明显降温。19世纪上半叶( 图 6，P3阶段)本文年表及周边雀儿山[48, 49]、昌都[48, 50]、红原[48, 54]年表均体现出一致的“降温-升温-降温”的波动过程，重建的青藏高原东部夏季气温[51]及重建的川西高原北部7～8月平均气温[20]在同一时期也存在与此一致的变化。此外，本文年表和周边红原[48, 54]年表以及青藏高原东部[51]温度序列、川西高原北部温度序列[20]均记录了1980s以来( 图 6，P4阶段)研究区的迅速升温趋势，本文与川西高原北部的年表[20]代表的温度上升程度均未达到过去376年来的最高值，阿尼玛卿山地区[16]以及华山和秦岭南五台地区[55]20世纪的升温过程也表现出同样的特点。与此同时，本文年表中也记录了一些特有的温度变化特征，如本文年表记录的19世纪六、七十年代与20世纪三、四十年代的低温在周边研究中均不显著。
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图 6 本文重建结果与周边重建结果的比较 (a)本文建立的树轮宽度年表，(b)青藏高原东部年表[51]，(c)雀儿山树轮宽度年表[48, 49]，(d)昌都树轮宽度年表[48, 50]，(e)红原树轮宽度年表[48, 54]；图中序列均经过了标准化，滤波方法为平滑样条滤波 Fig. 6 Comparison between this reconstruction and other results in the surrounding regions. Tree-ring width chronology from (a) this study, (b)eastern Tibetan Plateau[51], (c)Chola Mountain[48, 49], (d)Qamdo[48, 50], and (e) Hongyuan[48, 54]. All series above were standardized to[-1,1]and the filtering method was cubic smoothing spline |
与周边树轮年表的对比分析中，其变化一致性证实了本文重建结果的可靠性，而与其他年表变化的差异性可能是由于各树轮序列对温度响应的程度和季节差异造成的。因此，有必要对重建序列进行进一步分析，以期了解研究区不同时间尺度温度变化特征以及可能的影响因素。
3.4 重建序列变化特征分析本文用EEMD方法对重建序列进行分解，如图 7所示。分解结果中，第1、2模态(IMF1和IMF2)对应了年际气候信号，第3～5模态(IMF3～5)分别对应了约18年、38年和84年尺度的多年代际气候波动，第6和7模态(IMF6和IMF7)表明重建序列中存在百年尺度的波动，第8模态(IMF8)代表了非线性长期趋势。
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图 7 重建气温的集合经验模态分解(EEMD)结果 Fig. 7 IMF components of the reconstructed temperature using EEMD |
为了解不同尺度上气候信号可能的影响因素，本文分析了各尺度信号与大气、海洋的主要模态的相关关系。发现第3模态与北大西洋涛动(North Atlantic Oscillation，简称NAO)年代际变化(8～16年带通滤波)的重建结果[56]呈负相关(r=-0.30)，如图 8a所示；第4、5模态与太平洋年代际涛动(Pacific Decadal Oscillation，简称PDO)重建结果[57]呈负相关(r=-0.25)，如图 8b所示(图中黑色粗线代表样条长度为150年的PDO序列的三次样条滤波结果)。上述相关性考虑有效自由度均未通过显著性检验，而PDO、NAO等指数其本身重建的不确定性可能也影响了这一相关性。从图 8中IMF分量与NAO和PDO的对比图来看，部分时期峰谷值对应良好，但也存在反相或错相位现象，如第3模态在1950年前后与NAO反相，第4、5模态重构结果在19世纪前50年和20世纪前50年与PDO均存在错相位现象。
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图 8 第3模态与北大西洋涛动(NAO)[56]的对比(a)和第4、5模态重构结果与太平洋年代际涛动(PDO)[57]及其三次样条滤波的对比(b) Fig. 8 (a)Comparison between IMF3 and NAO[56]; (b)Comparison between reconstruction of IMF4 & IMF5 with PDO[57], together with its cubic spline smoothing results |
以上分析表明研究区夏季气温在过去376年很可能受到了PDO和NAO的持续影响，但并非简单同期同步影响。已有研究表明，NAO的年代际波动信号可能通过副热带西风急流[58]或者北大西洋-乌拉尔山-东亚(NAULEA)遥相关[59]向东传播，进而影响研究区气候特征；而PDO对我国夏季气温的影响主要通过对ENSO的调制作用体现[60]。本文结果证实这种影响可能在青藏高原东部持续了三百多年，但响应的具体物理过程需要结合数值模拟进一步探讨。
4 结论本文基于巴颜喀拉山东端树轮样芯建立了宽度年表，并重建过去376年夏季气温，重建结果可以划分出2个冷期(1724～1789年、1864～1994年)和3个暖期(1637～1723年、1790～1863年和1995～2012年)。重建序列与周边的温度序列对比，发现巴颜喀拉山东端出现了1700年前后的短暂降温事件，18世纪六、七十年代的降温过程，19世纪上半叶的“降温-升温-降温”过程，以及1980s以来的迅速升温过程。这些温度变化特征与周边研究有良好的对应关系；而重建序列中也存在一些特有的夏季温度变化特征，如19世纪六、七十年代以及20世纪三、四十年代的低温。与周边研究的对比一方面证实了重建结果的可靠性，另外一方面也说明各树轮序列对温度响应的程度和季节差异造成不同地区树轮重建气温具有差异性。经EEMD分解发现，研究区气温年代际和多年代际分量与PDO和NAO指标有良好的对应关系。说明PDO冷暖相位的转变和NAO年代际变化可能在过去376年持续影响研究区夏季温度年代际和多年代际变化。但上述分析均根据统计分析得到，其具体影响过程还需要下一步结合气候模式模拟来进一步探讨。
致谢: 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所王江林博士以及国内树轮学者共享树轮数据，兰州大学资源环境学院路俊伟在样品采集与后续处理中提供了支持与指导，王世新参与了采样工作，梁晓燕在气象数据获取与处理中提供了无私的帮助，贾鹏对文章提出了有益的建议；审稿老师提出了建设性的修改意见，一并致以诚挚的谢意!
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②. China Meteorological Administration Training Centre, Beijing100081;
③. Key Laboratory of Cenozoic Geology and Environment, Institute of Geology and Geophysics, Chinese Academy of Sciences, Beijing100029)
Abstract
The Bayan Har Mountains are located in the water divide of upstream regions of the Yangtze and Yellow Rivers, China|their ecological environment and climate change has important influences on ecological security of the downstream areas. Meanwhile, the Bayan Har Mountains are situated on the eastern margin of Qinghai-Tibetan Plateau and the climate transition zone from the alpine climate zone to the eastern subtropical monsoon zone. Thus, the climate variability in the study area is sensitive to the global climate change. However, the history and mechanism of climate variability in this region is poorly understood due to the scarcity of long-term instrumental data. In this paper, a 486-yr tree-ring width chronology of Picea crassifolia is established with 57 cores from 29 trees. The sampling site(YBG) is located on the eastern Bayan Har Mountains(32°37'N, 101°34'E|3553 m a.s.l.). The Subsample Signal Strength (SSS) of the standard tree-ring chronology was larger than 0.85 during the period from 1637 A.D.to 2012 A.D. The limited factor of the tree-ring growth in study area was considered as mean summer(June, July and August)temperature in the growth year, with a correlation coefficient of 0.59(p < 0.01). Accordingly, we reconstructed summer mean temperature variability over the past 376 years. The equation of reconstruction was stable, sharing 34 % of the total variance of the observed data over the common period. The turning points of the accumulative anomaly series are illustrated that the reconstructed summer temperatures over the past 376 years included two cold periods(1724~1789A.D. and 1864~1994A.D.)and three warm periods(1637~1723A.D., 1790~1863A.D.and 1995~2012A.D.). The Ensemble Empirical Mode Decomposition(EEMD)results show that the decadal and multi-decadal summer temperature variability is related to the Pacific Decadal Oscillation(PDO)and the North Atlantic Oscillation(NAO). This indicates that the reconstructed summer temperature may be affected by the sea surface temperature(SST)over North Pacific and North Atlantic. The climate model simulation is needed to reveal its mechanism.